本文提出了一种基于弱监督的学习方法，通过将图像视为一个包中的实例将其融入到深度神经网络中，将弱监督的多实例学习约束与深度神经网络集成在一起，并采用端到端的方式优化网络以实现对象分类和发现任务。在 PASCAL VOC 数据集上的测试表明，该方法在对象分类方面可以获得最先进的性能，并且在对象发现方面也具有很强的竞争力，并且测试速度比竞争者更快。

May, 2017

该研究提出了一个领域自适应方法，以学习具有辨别性的特征表示，并使用对抗学习来将目标领域中的特征表示推向源领域中的分布，从而实现了对未标注目标领域的预测。

Jan, 2019

本文提出了一种名为 HiDisc 的自我监督对比学习框架，用于学习临床生物医学显微镜图像中肿瘤的高质量视觉表示，结果表明 HiDisc 预训练方法在癌症诊断和基因突变预测方面优于当前最先进的自我监督预训练方法，并且使用自然数据多样性学习高质量的视觉表达。

Mar, 2023

本研究探索了将图像级别与局部级别的判别相结合的自我监督表示学习方法，通过同时观察局部和全局视觉特征来增强学习表示的质量。我们提出了一个简单而有效的补丁匹配算法，借助视觉变换器（ViT）作为骨干网络，从而生成图像级别和补丁级别的表示。结果显示，我们的方法在图像分类和下游任务中表现优于最先进的图像级别表示学习方法。

Oct, 2023

本文提出了一种基于模式挖掘的中层视觉元素发现方法，利用卷积神经网络的全连接层的神经元激活进行模式挖掘，从而实现图像分类任务中的中层视觉元素的自动发现。经实验证明，该方法在中层视觉元素发现任务上表现优异，在目标分类任务上也能够取得良好的性能。

Nov, 2014

为解决精细分类中判别区域定位准确性低的问题，我们引入了三元组几何约束及基于补丁的框架，通过自动挖掘判别性的几何约束三元组提高了定位准确度，仅需物体边界框即可在四个公共数据集上展现出了优越的性能。

May, 2016

本研究提出了一种基于图像块的无监督图像分割策略，将深度聚类方法中无监督特征提取的进展与经典基于图形的方法的算法帮助相结合。我们展示了一个简单的卷积神经网络，通过使用图割来迭代地正则化图像块的分类，从而自然地实现了最先进的全卷积无监督像素级分割器。此外，我们证明了这是利用由视觉变换器模型生成的图像块级别对偶特征的理想场景。我们在真实图像数据上的结果证明了我们提出方法的有效性。

Nov, 2023

基于自主车辆的关键挑战是准确检测环境中的物体。我们引入 PatchContrast，这是一个创新的自我监督点云预训练框架，用于 3D 物体检测。通过提出两个抽象层次的利用，我们学习未标记数据的判别性表示：提案级别和补丁级别。提案级别旨在确定物体相对于周围环境的位置，而补丁级别增加了关于物体组件之间内部连接的信息，从而根据它们的独立组件区分不同的对象。我们展示了如何将这些级别集成到自我监督预训练中以增强下游的 3D 检测任务，并证明我们的方法在三个常用的 3D 检测数据集上优于现有的最先进模型。

Aug, 2023

本文提出了一种自动识别目标类别特有的视觉模式的方法，将其作为无监督目标检测的有益配置，从而实现更好的检测结果。

Jun, 2014

本论文探讨利用模式挖掘技术与卷积神经网络在中级视觉元素发现中的应用，提出了两种生成图像特征表示的方法，并在场景和对象分类任务中展示了优异的性能。

Jun, 2015